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    PFLD:高精度实时人脸关键点检测算法

    高精度,速度快,模型小是人脸关键点的实际使用必不可少的要求。为了同时考虑这三个问题,本文研究了一个整洁的模型,该模型在野外环境(如无约束的姿态、表情、光照和遮挡条件)和移动设备上的超实时速度下具有良好的检测精度。更具体地说,我们定制了一个与加速技术相关的端到端single stage 网络。在训练阶段,对每个样本进行旋转信息进行估计,用于几何规则的关键点定位,然后在测试阶段不涉及。在考虑几何规则化的基础上,设计了一种新的损失算法通过调整训练集中不同状态(如大姿态、极端光照和遮挡)的样本权重,来解决数据不平衡的问题。我们进行了大量的实验来证明我们的有效性,在被广泛采用的具有挑战性的基准测试中, 300W(包括iBUG, LFPW, AFW, HELEN,以及XM2VTS)和AFLW,设计并显示其优于最先进的替代品的性能。我们的模型只有2.1Mb 大小和达到140帧/张在手机上 (高通ARM 845处理器)高精度,适合大规模或实时应用。

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    渣土车未苫盖识别检测算法

    渣土车未苫盖识别检测算法通过yolov8+python,未苫盖识别检测算法对经过的渣土车进行实时监测,当检测到有渣土车未能及时苫盖时,将自动发出告警。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测,具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格(grid),每个网格允许预测出2个边框(bounding box,包含某个对象的矩形框),总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区,很粗略的覆盖了图片的整个区域,就在这98个预测区中进行目标检测。Yolo意思是You Only Look Once,它并没有真正的去掉候选区域,而是创造性的将候选区和目标分类合二为一,看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。

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